Inequity in Formal Health Care Use: Evidence from Rural Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyzes inequity in health care use in rural Bangladesh using data from a survey conducted by Microinsurance Research Unit (MRU) of the Institute of Microfinance (InM) of 4, 010 households drawn from 120 villages. The study focuses on formal health care use over the 12 months preceding the survey. We use both the ‘need standardized’ approach and ‘decomposition analysis’ for measuring inequity. The paper finds that the use of formal health care is incredibly low (40%); about two-thirds (65%) of which is private health care and only one-fourth utilizes public sector facilities. Inequity in formal health care use favors the better-off although the level of inequity is modest. Prevailing inequity resides mainly in the utilization of private health care while NCDs contribute significantly to this inequity. Thus, the main public health concern in rural areas of Bangladesh is the low utilization of formal health care (especially public health care), not inequity. From a policy perspective therefore, voluntary health insurance is not an answer so far as chronic NCDs are concerned; social insurance is not quite feasible either due to the large informal economy. Hope therefore lies in the public provision of health care although the latter is plagued by various supply side constraints including meager budgetary resources, daunting governance issues and hence the need for reforms to enhance efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».